تجزیه و تحلیل در خرده فروشی: آیا داده ها درست است؟

خرده فروشی یکی از برترین صنایع است که توسط هوش مصنوعی و فناوری تجزیه و تحلیل تغییر شکل داده است. بازاریابان خرده فروشی نیازمند تقسیم بندی ، جداسازی و پروفایل گروه های مختلف مصرف کننده هستند ، در حالی که از روندهای مد روز در حال تغییر مد پیروی می کنند. مدیران دسته بندی به اطلاعاتی نیاز دارند که از الگوهای هزینه ، تقاضای مصرف کنندگان ، تامین کنندگان و بازارها به منظور درک نحوه به دست آوردن و ارائه کالاها و خدمات ، اطلاعات کاملی داشته باشند.

با تکامل فناوری و تغییر رفتار خریداران در بازار هزاره ها ، صنعت خرده فروشی باید تجربه کاربری منسجمی را ارائه دهد. این را می توان از طریق یک استراتژی همه جانبه بدست آورد که هم فیزیکی بهینه و هم ارائه می دهد digital حضور مشتریان در هر نقطه تماس

استراتژی Omni-channel فراخوان داده های قابل اعتماد است

این امر منجر به تقاضای داخلی قوی برای بینش ، تجزیه و تحلیل ، مدیریت نوآورانه و ارائه اطلاعات عالی می شود. ترکیبی از کنسرو سنتی BI ، همراه با سلف سرویس موقت کلیدی است. تیم های BI سنتی زمان زیادی را در حین ذخیره سازی داده ها و اطلاعات تجاری صرف توسعه و آزمایش اطلاعات برای اطمینان از صحت و قابلیت اطمینان می کنند. با این حال ، هنگامی که فرایند جدید ارائه اطلاعات ETL ، طرح های ستاره ، گزارش ها و داشبوردها اجرا می شود ، تیم های پشتیبانی زمان زیادی را صرف اطمینان از حفظ کیفیت داده ها نمی کنند. تأثیر داده های بد شامل تصمیمات بد تجاری ، فرصت های از دست رفته ، کاهش درآمد و بهره وری و افزایش هزینه ها می شود.

به دلیل پیچیدگی جریان داده ها ، کمیت داده ها و سرعت ایجاد اطلاعات ، خرده فروشان با مسائل مربوط به کیفیت داده ناشی از ورود داده ها و چالش های ETL روبرو هستند. هنگام استفاده از محاسبات پیچیده در پایگاه داده یا داشبورد ، داده های نادرست می تواند منجر به خالی شدن سلول ها ، مقادیر صفر غیر منتظره یا حتی محاسبات نادرست شود که این امر باعث می شود اطلاعات کمتر مفید باشد و مدیران را در یکپارچگی اطلاعات شک کند. برای ساده جلوه دادن مشکل ، اما اگر مدیری قبل از پردازش به موقع اعداد بودجه گزارش استفاده از بودجه را دریافت کند ، محاسبه درآمد در برابر بودجه منجر به خطا می شود.

مدیریت مسائل مربوط به داده ها- فعالانه

تیم های BI می خواهند قبل از تحویل اطلاعات به کاربران نهایی ، پیش قدم باشند و در مورد هرگونه مشکل داده اعلان دریافت کنند. از آنجا که بررسی دستی یک گزینه نیست ، یکی از بزرگترین خرده فروشان برنامه تضمین کیفیت داده (DQA) را طراحی کرد که به طور خودکار داشبوردها و گزارش های فلش را بررسی می کند قبل از به مدیریت تحویل داده شد

ابزارهای زمانبندی مانند Control-M یا JobScheduler ابزارهای تنظیم جریان کار هستند که برای شروع گزارشات و داشبوردهای Cognos که به مدیران کسب و کار تحویل داده می شود استفاده می شود. گزارش ها و داشبوردها بر اساس محرک های خاصی مانند تکمیل فرایند ETL یا در بازه های زمانی (هر ساعت) ارائه می شوند. با برنامه جدید DQA ، ابزار زمانبندی درخواست می کند MotioCI برای آزمایش داده ها قبل از تحویل MotioCI یک ابزار کنترل نسخه ، استقرار و آزمایش خودکار برای Cognos Analytics است که می تواند گزارش ها را برای مسائل مربوط به داده مانند زمینه های خالی ، محاسبات نادرست یا مقادیر صفر ناخواسته آزمایش کند.

از آنجا که محاسبات در داشبورد و گزارشات فلش می تواند نسبتاً پیچیده باشد ، آزمایش تک تک داده ها امکان پذیر نیست. برای مقابله با این مشکل ، تیم BI تصمیم گرفت یک صفحه تأیید اعتبار به گزارشها اضافه کند. این صفحه تأیید اعتبار ، اطلاعات مهمی را که باید قبل از تحویل تحلیلی به خطوط مختلف کسب و کار تأیید شوند ، فهرست می کند. MotioCI فقط باید صفحه اعتبارسنجی را آزمایش کند. بدیهی است که صفحه اعتبارسنجی نباید در تحویل به کاربران نهایی گنجانده شود. فقط برای اهداف داخلی BICC است. مکانیسم ایجاد این صفحه اعتبارسنجی فقط برای MotioCI با درخواست هوشمند انجام شد: یک پارامتر کنترل ایجاد گزارشات یا ایجاد صفحه اعتبارسنجی بود MotioCI برای آزمایش گزارش استفاده می شود

یکپارچه سازی Control-M ، MotioCI، & Cognos Analytics

جنبه پیچیده دیگر ، تعامل بین ابزار زمان بندی و MotioCIبه کار برنامه ریزی شده فقط می تواند درخواست اطلاعات ، نمی تواند گرفتن اطلاعات از این رو، MotioCI وضعیت فعالیتهای آزمایش را در جدول خاصی از پایگاه داده خود که اغلب توسط زمانبند ping می شود ، بنویسد. نمونه هایی از پیامهای وضعیت عبارتند از:

• "بعداً برگرد ، من هنوز مشغول هستم."
• "من مشکلی پیدا کردم."
• یا وقتی امتحان قبول شد ، "بسیار خوب ، اطلاعات تحلیلی را ارسال کنید."

آخرین تصمیم طراحی هوشمند تقسیم فرآیند تأیید به مشاغل جداگانه بود. اولین کار فقط آزمایش DQA داده های تحلیلی است. کار دوم باعث می شود Cognos گزارش ها را ارسال کند. ابزارهای برنامه ریزی و اتوماسیون فرایند در سطح شرکت برای کارهای مختلف استفاده می شود. روزانه ، بسیاری از مشاغل را اجرا می کند ، نه تنها برای Cognos و نه فقط برای BI. یک تیم عملیاتی به طور مداوم مشاغل را زیر نظر دارد. یک مشکل داده ، شناسایی شده توسط MotioCI، می تواند منجر به اصلاح شود اما از آنجا که زمان در خرده فروشی بسیار مهم است ، تیم می تواند تصمیم بگیرد که گزارش ها را بدون اجرای مجدد کل آزمون DQA ارسال کند.

ارائه سریع راه حل

شروع یک پروژه کیفیت داده در پاییز همیشه با فشار زمان بسیار بالا همراه است: جمعه سیاه در افق ظاهر می شود. از آنجا که این دوره از درآمد بالایی برخوردار است ، اکثر شرکت های خرده فروشی نمی خواهند تغییرات فناوری اطلاعات را اعمال کنند تا بتوانند خطر اختلال در تولید را کاهش دهند. بنابراین تیم باید قبل از این انجماد فناوری ، نتایج تولید را ارائه دهد. برای اطمینان از تیم منطقه چند زمانی مشتری ، Motio و شریک ما در ساحل ، Quanam ، مهلت های خود را رعایت کردند ، یک استراتژی چابک با استندآپ های روزانه منجر به این پروژه شد که نتایج را سریعتر از برنامه ریزی شده به دست آورد. فرایندهای تضمین کیفیت داده ها همه طی 7 هفته اجرا شد و تنها 80 درصد از بودجه اختصاص داده شده را مورد استفاده قرار داد. دانش گسترده و رویکرد "عملی" که عامل محرک موفقیت این پروژه بود.

تجزیه و تحلیل برای مدیران خرده فروشی در فصل تعطیلات کلیدی است. با اطمینان از اینکه اطلاعات به طور خودکار بررسی و تأیید می شود ، مشتری ما گام دیگری را برای ارائه محصولات با کیفیت بالا و در حال حاضر با قیمت مناسب به مشتریان خود برداشت.